《数据可视化分析：Tableau原理与实践》参考摘要

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关键词：系统构建知识&技能体系、理解业务、数据化思维、明细->整体特征、问题&答案、层次思维、仪表盘

1. Tableau入门容易，精深难，但也正因如此，数据分析师可以借此建立自己在分析领域的职业壁垒。

2. 缺少系统性的学习，很难从数据统计跨越到数据分析。

3. Tableau学习路线：WoW - 连接 - 概念 - 可视化 - 计算 - Tc表计算 - LOD - 高级互动 - ...

4. 从Excel到Tableau的思维跨越是层次思维。

5. 技术无难事，分析之难，在于理解业务。

6. 每个行业甚至每个企业，都有自成体系的分析框架、指标和分析逻辑。

7. 以数据化的方法理解和描述行业和企业的业务逻辑，才是数据分析师最重要的工作，这是不断探索的方向。

8. 查看明细数据（Excel）的重要性已经降低，取而代之的是关注整体特征，及相互之间的关系，复杂问题还涉及多个问题之间的关联分析和结构分析。

9. IT分析师眼中的数据是数据库中的形式，是静态的；业务人员更关心问题和答案，是动态的。

10. 分析的过程就是在问题对应的层次上，完成聚合分析。
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11. 几个常见的层次视角及问题：

    • 总经理和高管

      关注总公司的关键业绩指标、业绩趋势、主力品类和客户的贡献变化，以及其它关键结构性指标。

    • 部门负责人

      关注本部门的关键指标，更细维度的分类进度、达成和异常，业绩趋势和异常，异常门店的数据特征，员工的绩效指标，等等。

    • 基层管理人员和员工

      关注本岗位的业绩进度、绩效指标，特别是与绩效挂钩的关键指标（如新开客户数、重点商品的销售数量和毛利达成情况等）。

12. 业务人员的问题是层层追问、伴随假设与验证，业务分析师必须能快速地找到这些问题背后的数据逻辑，并建立多外问题之间的关联性。

13. 使用Tableau完成一个完整的数据分析分为数据准备、数据可视化、理解与分享三个环节。

14. 仪表板的展示方式是按问题的逻辑和最佳可视化原则，把多个工作表有序的组合在一起，并能与数据交互对话。

15. 数据分析的目的是决策，决策往往依赖于更大范围内的共识。

16. 传统三大图表：条形图、拆线图与饼图；大数据时代三大图表：直方图、盒须图与散点图。

17. 波士顿矩阵图，借助“增长率”与“市场占有率”，把商品、客户或其他分析对象划分为4个象限，来帮助决策都定位特征。

18. 分析的首要任务是找到可视化分析的“主视图焦点”，从而搭建接下来的数据大厦。

19. 环形图的优点：1）可以用中间的空白区域显示一个全局数值，节约空间；2）挖空饼心后，将饼图的角度判断变为了长度判断，我们的视觉对角度的判断远低于长度。

20. 任何一个数据表，都是对某一业务过程的描述和反映。不管字段有多少，都可以用少量字段将业务过程总结为一句话：“谁在何时、何地给谁做/提供了什么”。

21. 绝对值反映规模，比率反映质量。

22. 仪表盘，多个数据层次的关联分析、钻取分析和互动探索。

23. 故事，讲述数据逻辑的先后关系。

    仪表盘告诉大家发生了什么，故事告诉大家为什么

    仪表盘，通过整合多个工作表及其他多种数据对象，展示数据之间的相互关系，从面在数据上洞察业务

    故事，用第一视角叙事方式，从前及后，由浅入深，让数据的陈述有深度、层次和时间性，更好地说明数据的前因后果，甚至理解数据中包含的趋势。

24. 构建仪表盘，需要优先考虑

    • 直觉思维，每个人读取数据的行为基本类似，应顺从直觉
    • 分析需求，你希望用数据陈述怎样的业务结论？问题先于图形。
    • 访问对象，CEO、中层和员工关心的数据重点/层次不一样
    • 数据访问形式，浏览器、嵌信、移动端或大屏，访问方式影响布局

25. 常用排序有“田”字形（4个工作表），倒“品”字形（3个工作表）。标题放在左上角，常用的筛选工具放在标题之后或右上角，其他的辅助筛选/图例、互动图例放在右侧。

26. 常用仪表盘模板

    
    
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